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Resumenes 42 biological models we should contain the own uncertainties of the studied phenomenon. In this paper, we introduced another point of view of populational dynamics using the theory of fuzzy differential inclusions. We study the life expectations of a set of workers, supposing that the poverty be a factor that contributes to the increase of the rate of mortality. In this case, the poverty is a fuzzy set which has support varying with the time. Referencias [1] Aubin, J.P. and Cellina, A.(1984), Differential Inclusions, Springer-Verleg, New york Tokyo. [2] Bassanezi,R.C. and Barros, L.C.(1995), `À simples model of life expectancy with subjetive parameters'', Kibernetes: Inter. Journal of Systems and Cybernetics, vol. 9, No 24, pp. 91-98. [3] Barros, L.C., Bassanezi, R.C. and Tonelli, P.A.(2000), ``Fuzzy modelling in population dynamics'', Ecological Modelling, vol. 128, No 2, pp. 27-33. [4] Chalco-Cano, Y., Rojas-Medar, M.A., and Brandão, A.J.V. (2004), `Òn the differentiability of fuzzy-valued mappings and the stability of a fuzzy differential inclusion''. Submitted to publication. [5] Chalco-Cano, Y., Rojas-Medar, M.A., and Brandão, A.J.V.(2005), ``Fuzzy quasilinear spaces'', Fuzzy Sets and Systems , V. 152, 173-190. [6] M. Guo and R. Li, (2003), Impulsive functional differential inclusions and fuzzy population models, Fuzzy Sets and Systems 138, 601-615. [7] M. Guo, Xiaoping Xue and R. Li, (2003).The oscillation of delay differential inclusions and fuzzy biodynamics models, Mathematical and Computer Modelling 37, 651-658 [8] Krivan, V. and Colombo, G.(1998), `À non-stochastic approach for modelling uncertainty in population dinamics'', Bulletin of Mathematical Biology, vol.60, 721-751. [9] May, R.(1973), ``Stability in Ramdomly Fluctuating versus Deterministic Environments'', The American Naturalist, pp. 621-650. [10] Zhu, Yuanguo and Rao, Ling (2000), ``Differential Inclusions for Fuzzy Maps'', Fuzzy Sets Syst., vol. 112, pp. 257-261.
Resumenes 43 El método de las soluciones fundamentales para la recuperación de la distribución espacio –temporal de temperaturas en una región a partir de datos históricos discretos Cervantes Gómez Lucía*, Fraguela Collar Andrés, Romano Castillo Abdias, Matlalcuatzi Rugerio Francisca Facultad de Ciencias Físico Matemáticas Benemérita Universidad Autónoma de Puebla-México 18 Sur y Av. San Claudio., Col. San Manuel., CP. 72570 Puebla-MEXICO lcervant@fcfm.buap.mx, lucia_c_g@yahoo.com.mx En la modelación de problemas ecológicos es muy importante la simulación de las características meteorológicas de la región involucrada a partir de los datos obtenidos en las estaciones meteorológicas. En este trabajo proponemos una metodología y un esquema numérico para resolver el problema de la recuperación de la distribución espacio-temporal de temperaturas en una región, a partir de los datos históricos medidos en los observatorios localizados en el interior de la región. Una característica muy importante de este problema es que es de los problemas conocidos como “mal planteados”. La primera parte del procedimiento consiste en el procesamiento estadístico de los datos, posteriormente la solución numérica se desarrolla usando la solución fundamental del calor como una función base. La técnica de regularización estándar de Tíjonov y el método de la curva –L se usan para resolver el sistema resultante de ecuaciones algebraicas o cuasi-algebraicas, el cual es “mal condicionado”. Se garantiza la estabilidad del método con respecto a los errores en los datos medidos. The method of fundamental solutions for the recovering of the spatio-temporal distribution of temperature in a region from historical discrete data In the modeling of ecological problems is very important the simulation of the meteorological characteristics of the involved region starting from data measured in meteorological stations. In our contribution, a methodology and a numerical scheme for solving the problem of recovering spatio-temporal distribution of temperature in a region from historical data measured in observatories, located in the inner of the region, is proposed. A very important characteristic of this problem is its ill-posedness. The first part of the procedure consists in the statistical processing of the data. After that, the numerical solution is developed by using the fundamental solution of the heat equation as a basis function. The standard Tikhonov regularization technique and the L- curve method are used for solving the resultant ill-conditioned system of linear algebraic or quasi-algebraic equations.
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